1 引言
三江源位于中国青海省南部， 是长江、 黄河、 澜沧江的源头。地理位置为31°39'N -36°12'N， 89°45'E -102°23'E， 海拔3500~4800 m。在青藏高原的大地形作用下， 来自青藏高原北侧的气流与来自西南方向的气流经常在三江源地区交汇， 形成辐合， 这种流场特征有利于形成高原切变线、 低涡等天气系统， 为当地暴雨形成提供动力条件（李生辰等， 2009）。三江源地区为青藏高原的核心地区， 素有“中华水塔”之称， 三江源水汽问题意义重大。杨逸畴等（1987）和高登义等（2008）通过计算青藏高原外围向高原内部输送的水汽量， 发现雅鲁藏布江大峡谷水汽通道是高原外围各处向高原水汽输送的最大通道， 这条水汽通道的存在使大峡谷顶端北侧雨季的起始月份比同纬度青藏高原其他地区早1~2个月。还有学者（谢欣汝等， 2018； 刘菊菊等， 2019； 许建伟等， 2020）基于欧拉方法， 利用多种再分析资料对比分析了青藏高原各个边界的水汽收支特征， 指出夏季青藏高原的水汽主要来自于两条水汽通道， 分别为中纬度西风输送通道和印度夏季风输送通道。
传统欧拉方法的水汽通量和水汽通量矢量图能够反映出水汽输送特征及主要水汽通道， 但无法定量给出各个水汽源地对暴雨区降水的贡献， 并且欧拉方法无法得出气块在运动过程中的空间位置和相应物理属性随时间的变化， 而这些都可以通过拉格朗日方法清晰地表示出来（王佳津等， 2015）。Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model（HYSPLIT）是美国空气资源实验室开发的基于拉格朗日方法的气流模式， 多用于判断污染物的沉降和来源以及水汽来源的分析和诊断（Draxler et al， 2009）。Wernli et al（1997）在对一次温带气旋研究中， 第一次提出气块追踪法确定水汽输送路径， 该方法近似地认为气块比湿的变化完全取决于降水与蒸发过程。James et al（2004）和Brimelow and Reuter（2005）利用拉格朗日气块后向追踪的方法研究了南欧和北美洲的几次极端降水过程， 确定了水汽来源， 证明了此方法的可行性。马京津等（2006）利用HYSPLIT轨迹模型， 计算了1948 -2003年华北地区的平均水汽通量和轨迹， 结果表明水汽轨迹有明显的年代际变化特征。Nieto et al（2006）通过计算气团轨迹的湿度变化定量确定源地的水汽输送贡献率， 此举进一步发展了HYSPLIT轨迹模型。Sodemann et al（2008）利用拉格朗日湿度诊断的方法研究了格陵兰冬季降水源的年际变化。近年来， 国内学者们利用HYSPLIT模式分别对各个地区的降水过程进行分析， 分别得出了水汽输送轨迹以及不同水汽源地的水汽输送贡献（王佳津等， 2015； 姚俊强等， 2018； 陈红专等， 2019； 曾钰婷等， 2020）。
能够直接输入HYSPLIT的数据有全球同化系统GDAS数据、 GFS数据、 NCEP / NCAR再分析数据等。在大多数HYSPLIT的模拟中， 气象输入数据由全球同化系统GDAS生成， 水平分辨率为1°×1°， 时间分辨率为3 h。GDAS数据可以定性地描述天气条件的一般特征， 但在水平、 垂直和时间尺度上的粗分辨率有时会在三维轨迹模拟中造成不确定性（苏琳等， 2016）。
由于WRF输出数据中存在垂直速度场， 而输入数据的垂直细节对于生成HYSPLIT轨迹十分关键， 为了使粒子轨迹结果的计算更加准确， 有学者利用大气动力模式WRF模拟得到的高分辨率气象数据输入到HYSPLIT中进行轨迹计算。Challa et al（2008）使用由大气动力学模型WRF和拉格朗日粒子模型HYSPLIT组成的耦合模型系统， 计算了密西西比湾沿海地区几个主要点源的大气污染物的中尺度迁移和扩散， 结果表明模型结果受中尺度模型中行星边界层方案和陆面方案的选择的影响。苏琳等（2016）用GDAS数据和WRF输出数据分别驱动HYSPLIT模型， 结果表明HYSPLIT向后轨迹对气象输入数据的水平、 垂直和时间分辨率较为敏感， 强调使用分辨率更高的气象数据作为HYSPLIT模型的输入数据非常重要。Srinivas et al（2016）检验了拉格朗日方法开发的FLEXPART模式对WRF模拟结果的敏感性， 指出FLEXPART模式的结果受WRF模式不同的边界层方案的影响， 其中YSU方案和MYNN方案能够提供最佳的模拟效果。Li et al（2017）针对加拿大南部的一次暴雨事件， 利用WRF模式输出数据输入到HYSPLIT模型进行了回溯分析， 表明暴雨的主要水汽来源于加拿大大草原和美国大平原， 其他一些水汽可追溯至东太平洋。
三江源地区年平均降水量为460 mm左右，主要出现在夏季，平均降水量接近300 mm。2018年夏季降水量较往年偏多三成，列历史第一位。2018年7月下旬和8月初三江源地区有两次典型暴雨过程，两次过程均范围广、雨量大、多单站突破历史极值。本文选取这两次暴雨过程，首先用WRF模式对两次过程进行模拟，然后利用输出的高分辨率资料，应用到轨迹模式HYSPLIT中，研究三江源地区的水汽源地及水汽输送特征，以揭示各个水汽路径对三江源地区暴雨的贡献，加深高原地区暴雨中水汽输送机制的认识。
2 资料来源与方法介绍
2.1 资料来源
用来输入WRF模式的气象资料是NCAR/NCEP提供的FNL（Final Operational Global Analysis）全球分析数据， 空间分辨率为1°×1°， 时间分辨率为6 h， 垂直方向上26层， 包括气温、 对流、 蒸发、 湿度、 地势高度等物理量。用来与WRF输出数据进行对比的实况降水资料是空间分辨率为0.25°×0.25°， 时间分辨率为一天的中国逐日网格降水量实时分析系统（1.0 版）数据集。该数据集的数据来源为从实时库提取的全国2400多个台站（包括国家气候观象台， 国家气象观测一级站、 二级站）的逐日降水量， 通过与站点观测值以及与同类产品的比较表明该数据质量良好（Shen and Xiong， 2016）。文中所涉及的地图是基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS（2019）1711和GS（2016）2951的标准地图制作， 底图无修改。
2.2 模拟方案
本次研究的WRF模式模拟方案： 使用的WRF版本为3.9.1， FNL全球分析数据作为模式背景场， 用于输入HYSPLIT模型的数据需要时间比较长以保证模拟的准确性， 所以两次过程的模拟时间分别定为2018年7月1日00:00（世界时， 下同）至8月2日00:00以及2018年7月15日00:00至8月15日00:00， 一层嵌套， 水平分辨率30 km， 垂直方向32层， 积分步长180 s， 模拟中心点位于36.2°N， 102.4°E， 即降水最大值附近。经过多次对比试验， 边界层选择Eta-MYJ方案， 陆面过程选择Noah方案， 云微物理选择WSM6方案， 积云参数化为KF方案。
HYSPLIT模式模拟方案： 由于HYSPLIT模式对输入数据的分辨率较为敏感， 为了使粒子轨迹结果的计算更加准确， 采用WRF输出的高分辨率资料作为HYSPLIT的输入资料。两次过程分别选取10个暴雨中心点， 模拟时间为暴雨最大的时段： 2018年7月22日00:00至23日00:00和2018年8月2日12:00至3日12:00。每隔1 h所有轨迹初始点向后追踪模拟10天， 每小时输出一次轨迹点的位置和各个气象要素值， 初始高度取距离地面1000 m和1500 m高度（由于1000 m高度和1500 m高度的结果十分相似， 本文只给出1500 m的结果）， 分别对两次模拟各输出的240条轨迹进行聚类分析。由于模拟出的轨迹数量庞大， 无法直观地看出水汽来源， 所以用模式自带的簇分析方法（Draxler et al， 2009）， 通过分析合并后的所有簇的空间方差之和（total spatial variance， TSV）将轨迹聚类。
2.3 水汽输送特征的研究方法
目前对于水汽输送特征的研究， 有欧拉和拉格朗日两种方法。欧拉方法不直接追究质点的运动过程， 而是以流场为对象， 研究整个流场的运动情况。用欧拉方法来研究水汽， 可以反映大范围的水汽输送特征和水汽输送通道， 但由于大气风场具有瞬时变化的特征， 得到的水汽通量也是随时间不断变化的， 很难得知各个水汽通道的贡献如何。另外， 水汽在传输过程中存在垂直运动， 二维流场无法反映水汽在传输过程中的三维变化。
拉格朗日方法是着眼于某个流体质点， 观察该流体质点在流场中的运动， 结合众多质点的运动来得知一定空间内流体的运动规律。在用拉格朗日方法研究水汽输送特征时， 可以计算气块的轨迹和来源， 通过对气块进行三维追踪， 即跟踪气块的高度、 湿度等物理量随地点和时间的变化， 能更具体地反映出水汽的输送特征， 从而得到不同通道的水汽贡献率。
2.4 水汽输送贡献率的计算方法
对于某个路径的水汽输送贡献率， 江志红等（2007）提出一种定量的计算方法：
式中： 为路径水汽输送贡献率； 为路径上最终位置的比湿； m为该路径所包含的轨迹数量； n为总轨迹数量。
3 雨情介绍
2018年6 -8月， 青海省夏季平均降水量较常年偏多3成， 列历史第1位， 其中7月22 -23日和8月2 -4日， 三江源东部地区降水灾情十分严重： 7月22日00:00三江源南部地区开始出现降水， 随后雨带向东北方向移动并不断增强。22日00:00至23日00:00三江源地区雨带呈东北-西南分布， 部分地区小时降水量超过15 mm， 24 h最大降水量达到60 mm以上［图1 （a）］。23日10:00后， 雨带逐渐东移出三江源地区， 降水逐渐结束。
“0802”暴雨集中在东部地区， 暴雨持续时间长， 降水强度和总降水量均为历史同期罕见。降水从2日凌晨开始， 至4日凌晨结束， 东部部分地区的累积降水量达到了100 mm以上 ［图1 （b）］， 其中乐都中坝乡8月3日和4日连续出现大暴雨， 两日降水量合计250.3 mm， 突破历史极值。
4 环流概况
从500 hPa图（图2 ）上看， “0722”降水开始时， 在30°N， 100°E附近有一低压中心不断发展， 高空槽随之东移发展。降水过程中［图2 （a）］， 青藏高原东部地区有一低涡系统不断东移发展， 高层200 hPa青海省东部有一急流稳定维持， 暴雨区处于急流入口区的右侧， 低空500 hPa有低涡和冷式切变线配合， 为强降水提供动力和热力条件（图略）。到23日00:00［图2 （b）］， 低涡与西风气流汇合转为低槽， 三江源地区处于槽前正涡度平流控制， 雨量进一步加大。之后随着高空槽东移， 三江源地区处于较平直的西风气流控制下， 降水逐渐结束。从“0802”过程的500 hPa环流形势来看， 欧亚大槽分裂出的短波槽引导西北方向的冷空气南下， 8月2日12:00［图2 （c）］， 受台风“云雀”影响， 副热带高压位置偏北并向西发展， 三江源东部地区的低涡系统逐渐发展加强， 并向东北移动， 降水也不断增强。到4日06:00［图2 （d）］， 随着副热带高压西移， 三江源地区大部分在副热带高压控制下， 降水逐渐结束。下面具体分析这两次暴雨的水汽输送特征。
5 结果与分析
5.1 欧拉方法水汽输送特征
2018年7月22日18:00， “0722”降水强度增大， 从500 hPa水汽通量和水汽通量矢量叠加图［图3 （a）］以及600~200 hPa水汽通量和水汽通量矢量图［图3 （b）］均可看到两条主要的水汽输送路径， 分别为东南路径和西南路径。里海、 孟加拉湾、 南海以及黄海为水汽通量大值区。西南路径的水汽经雅鲁藏布江大峡谷， 将来自孟加拉湾的暖湿空气源源不断地输送到三江源地区， 另外受台风“山神”的影响， 使得南海的水汽从东南方向输送至暴雨区。
图3 2018年7月22日18:00（a， b）和8月2日18:00（c， d） 的500 hPa水汽通量（a， c， 矢量和彩色区，单位： g·hPa-1·cm-1·s-1）及600~200 hPa整层水汽通量（b， d， 矢量和彩色区， 单位： kg·m-1·s-1）分布黑框为三江源地区 Fig.3 The water vapor flux diagram of 500 hPa （a， c， vector and color area， unit： g·hPa-1·cm-1·s-1）and the water vapor flux diagram of the whole layer between 600~200 hPa （b， d， vector and color area， unit： kg·m-1·s-1） at 18:00 on 22 July （a， b） and at 18:00 on 2 August （c， d） 2018.The black frame is Sanjiangyuan area |
2018年8月2日18:00， “0802”降水强度增大， 从500 hPa水汽通量和水汽通量矢量叠加图［图3 （c）］以及600~200 hPa水汽通量和水汽通量矢量图［图3 （d）］中可以看到， 东南和西南两条主要的水汽输送路径。蒙古南部、 里海和东海为水汽通量大值区。东南方向的水汽由南海向暴雨区输送， 西南路径的水汽由雅鲁藏布江大峡谷输送到三江源地区。对比（图3 ）可以得知， 两场暴雨的水汽输送特征十分相似， 500 hPa的水汽分布和传输特征可反映整层水汽特征。
以上用欧拉方法得到的水汽通量和水汽通量矢量图可以反映出水汽输送状况和大致的水汽输送路径， 但无法得知各个水汽路径的水汽输送贡献率。因此， 下面将运用能真实反映流场三维变化的拉格朗日轨迹模型对暴雨区的气块进行后向追踪模拟， 确定水汽输送路径， 并计算各路径水汽贡献率。
5.2 WRF模式模拟效果
5.3 拉格朗日方法水汽输送特征
5.3.1 “0722”暴雨水汽输送特征
HYSPLIT模式模拟的路径总体与欧拉方法相似， 两种方法都揭示出了东南和西南两个水汽输送路径， 但HYSPLIT还模拟出来自西北方向的水汽输送路径。
为了更具体地了解各个路径的水汽输送状况， 利用气块三维追踪法， 研究了不同路径的高度、 温度和相对湿度随时间的变化（图6 ）。路径一西北方向的气块来自400 hPa左右， 气块较为干冷， 在向东南方向传输过程中， 气块经历了下沉与上升， 对应温度值也随之升高和降低， 到达三江源后气块迅速抬升， 温度下降湿度上升。暴雨发生时， 气块高度在450 hPa左右， 温度为-12 ℃， 湿度接近100%。此路径的初始水汽量少， 气块传输距离长， 水汽损失明显， 对暴雨的水汽贡献率较低； 路径二传输的气块初始高度大致为900 hPa， 气块较为暖湿， 在向东北方向传输过程中， 气块高度维持在900~700 hPa。暴雨发生两天前到达暴雨区， 气块迅速上升， 温度迅速下降。暴雨发生时， 气块高度上升至475 hPa， 温度为-2 ℃， 相对湿度为95%左右； 与路径二类似， 路径三的初始暖湿气块也在维持在低层， 在到达暴雨区前气块迅速抬升， 气块温度下降， 水汽含量上升。到暴雨发生时， 气块高度为550 hPa， 温度为4 ℃， 相对湿度接近100%。由路径二和路径三传输的气块初始水汽含量很高， 传输路径较短， 对三江源地区暴雨的水汽贡献率较高。
通过对气块输送轨迹的三维追踪分析， 在了解了三条主要水汽路径的具体输送情况的基础上， 根据2.4节中的公式， 利用各个路径上的比湿值定量得到各个路径对暴雨区的水汽输送贡献率： 西北路径的干冷空气对本次暴雨水汽贡献率较低， 为16%， 东南路径输送的暖湿空气对此次暴雨的水汽贡献率最高， 达到了42.5%， 西南路径经由雅鲁藏布江大峡谷水汽通道输送的水汽， 贡献率为41.5%。
5.3.2 “0802”暴雨水汽输送特征
水汽来源共有四条路径［图7 （b）］。 路径一为西南路径， 10天前该路径的气块位于孟加拉湾， 气块向东北传输， 经过缅甸地区， 暴雨发生前的48 h， 气块从雅鲁藏布江大峡谷输送至三江源， 轨迹数量占总数量的38%； 另外三条为东南路径， 其中路径二和路径三的气块10天前位于贵州省附近， 经过四川地区输送至暴雨区， 轨迹数量分别占总数量的17%和18%； 轨迹四的气块10天前位于湖南省， 经过重庆、 四川等地输送至暴雨区， 轨迹数量占总数量的26%。
本次过程中四条水汽输送路径各个物理量随时间变化的区别较小（图8 ）。四条路径的气块均来自低层900~800 hPa， 初始温度为20~25 ℃， 路径一的气块来自孟加拉湾洋面上， 初始水汽含量比另外三条高， 为85%左右。随着气块沿着各个路径向暴雨区传输， 高度下降， 温度上升， 水汽含量也呈上升趋势， 暴雨发生前一天， 气块到达三江源后迅速上升至500 hPa， 相对湿度均达到了90%以上， 其中路径一气块的相对湿度达到了100%。
利用各个路径上的比湿值定量得到各个路径对暴雨区的水汽输送贡献率： 西南路径经由雅鲁藏布江大峡谷水汽通道输送的水汽贡献率最高， 为28%， 三条东南路径的水汽输送贡献率较为平均， 分别为23%， 23%和26%。
5.3.3 两次暴雨的水汽输送特征总结
两次暴雨过程中， 主要的水汽由东南和西南路径输送， 东南路径的水汽可追溯至南海附近地区， 向西北方向输送至暴雨区， 来自这个方向的水汽贡献率最大。西南路径的水汽可以追溯至孟加拉湾， 由雅鲁藏布江大峡谷水汽输送通道输送至三江源， 此路径的水汽输送贡献率也占很大比例， 这条重要的水汽输送路径在之前的许多文献中都有记载（卓嘎等， 2002； Xu et al， 2008）。另外， “0722”过程还有一条来自西北方向的水汽输送路径， 这与已有的研究结论相符（权晨等， 2016； 朱丽等， 2019）。
6 结论
针对2018年7月下旬和8月初三江源地区的典型暴雨过程， 使用大气动力学模型WRF输出数据驱动HYSPLIT模型， 在环流背景分析的基础上， 结合了欧拉和拉格朗日方法， 研究了三江源地区暴雨的水汽源地及水汽输送特征， 得到如下结论：
（1） 两次暴雨的主要影响系统为三江源东部地区形成的低涡和切变线， 低涡系统的演变和进退对暴雨的落区和强度有很大影响。HYSPLIT模型使用WRF模型输出的高分辨率数据作为初始场， 模拟效果良好。
（2） “0722”暴雨的主要水汽输送路径有三条： 西北路径的气块在暴雨发生10天前位于新疆西部地区， 经青藏高原北部进入三江源， 水汽输送贡献率为16%； 西南路径的气块来源于孟加拉湾北部， 经雅鲁藏布江大峡谷水汽输送通道输送至三江源， 水汽输送贡献率为41.5%； 西南路径的水汽10天前位于广西地区， 经四川等地输送至暴雨区， 水汽输送贡献率占42.5%。
（3） “0802”暴雨的水汽主要由四个路径输送至三江源地区： 一条西南路径， 孟加拉湾的水汽经由雅鲁藏布江大峡谷输送至暴雨区， 水汽输送贡献率为28%。三条东南路径， 10天前主要水汽来源出现在贵州、 湖南等地， 向西北方向输送至三江源， 三条路径的水汽输送贡献率分别为23%、 23%和26%。
（4） 综合两次暴雨过程， 通过对气块三维追踪分析得到， 三江源地区500 hPa上主要的水汽输送分为三个方向： 来自西北方向的气块初始高度较高， 温度和相对湿度都较低， 气块到达三江源上空时携带的水汽有限， 对暴雨区的水汽输送贡献率较低。而西南和东南路径输送的气块初始高度较低， 温度和相对湿度较高， 在到达三江源地区后水汽含量接近饱和， 是三江源暴雨的主要水汽来源。
三江源地区位于青藏高原腹地， 地势复杂， 水汽要越过高大的地形输送至暴雨区， 地形对于水汽输送特征的影响尚未研究。今后将深入研究更多的降水个例， 使用同类模式进行对比， 深入开展数值模拟试验， 以得到更多有价值的结论。